เมื่อผู้ใช้ส่งคำถามไปยัง LLM ที่มีความสามารถ RAG ระบบจะค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องในฐานความรู้ภายนอก

ข้อมูลที่เรียกคืนนี้จะถูกใช้เพื่อเสริมความรู้ภายในของ LLM โดยพื้นฐานแล้ว LLM จะได้รับบริบทเพิ่มเติมในการทำงาน

สุดท้าย LLM จะใช้ความเข้าใจภาษาและข้อมูลที่เสริมเพื่อสร้างคำตอบสำหรับคำถามของผู้ใช้

แตกต่างจาก LLM แบบดั้งเดิมที่จำกัดอยู่ที่ข้อมูลการฝึกอบรมของพวกเขา RAG สามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากจากฐานความรู้

RAG ในฐานะบริการจะเรียกคืนข้อมูลล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับคำถามและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างคำตอบ ซึ่งส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นซึ่งตอบสนองต่อคำถามของผู้ใช้โดยตรง

ความสามารถของ RAG เกินกว่าการตอบคำถาม สามารถช่วยธุรกิจ ในงานสร้างเนื้อหา เช่น การเขียนบล็อกโพสต์ บทความ หรือคำอธิบายผลิตภัณฑ์

สามารถ วิเคราะห์ ข่าวสารแบบเรียลไทม์ รายงานอุตสาหกรรม และเนื้อหาสื่อสังคมออนไลน์เพื่อระบุแนวโน้ม ทำความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้า และรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลยุทธ์ของคู่แข่ง

RAG ช่วยให้ LLM สามารถนำเสนอข้อมูลได้อย่างโปร่งใสโดยการอ้างอิงแหล่งที่มา ผลลัพธ์อาจรวมถึงการอ้างอิงหรือการอ้างอิง ทำให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบข้อมูลและเจาะลึกได้ตามต้องการ

ระบบ RAG สามารถปรับให้เข้ากับโดเมนต่างๆ ได้อย่างง่ายดายโดยการปรับแหล่งข้อมูลภายนอก สิ่งนี้ช่วยให้สามารถปรับใช้โซลูชัน AI เชิงสร้างสรรค์ในสาขาใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องฝึกอบรม LLM ใหม่อย่างกว้างขวาง

การอัปเดตฐานความรู้ในระบบ RAG มักจะง่ายกว่าการฝึกอบรม LLM ใหม่ สิ่งนี้ทำให้การบำรุงรักษาง่ายขึ้นและทำให้มั่นใจได้ว่าระบบจะได้รับการอัปเดตด้วยข้อมูลล่าสุด

แตกต่างจาก LLM ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่ทราบที่มา การนำ RAG ไปใช้ช่วยให้คุณสามารถเลือกแหล่งข้อมูลที่ LLM ใช้ได้

ทีมของเรามีความเชี่ยวชาญอย่างกว้างขวางในการสร้างคำถามที่มีประสิทธิภาพเพื่อแนะนำแบบจำลอง RAG ไปสู่ผลลัพธ์ที่ต้องการ

Standupcode ใช้วิธีปฏิบัติด้านความปลอดภัยของข้อมูลที่แข็งแกร่งเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของคุณและปฏิบัติตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

เรามีตัวเลือกการปรับแต่งเพื่อปรับแต่งแบบจำลองการสร้างเสริมด้วยการเรียกคืนข้อมูลให้ตรงกับความต้องการเฉพาะและแหล่งข้อมูลของคุณ